基于变量燃料泵的无级变速活塞式发动机性能研究

对于开式循环热动力推进系统实施转速闭环控制是提高武器效能的方法之一。本文从热动力推进系统发展无级变速的必要性、可实现性以及安全特性的角度出发，提出了基于变量燃料泵的活塞式发动机无级变速转速闭环控制技术方案，变量燃料泵可满足在任意指令工况（变速、变深）的流量要求，发动机控制单元（ECU）采用变结构控制律可实现无级变速及稳定工况的控制精度。仿真结果表明，基于变量燃料泵的转速闭环控制系统可以满足活塞式发动机的性能要求，说明无级变速技术热动力推进系统应用在鱼雷中是可行的。     

变谱法在红外热像仪测温中的应用

为提高单波段红外热像仪测温的准确性,根据红外热像仪测温的原理和计算公式,提出了红外热像仪测温的变谱法。该方法通过在有限的波段内对发射率和反射率进行线性化处理,采取在不同的波段下测量的方法,从而构造不同的测温方程,然后通过求解方程组得到物体的表面温度。对于朗伯体材料的测温,需要构造3个测温方程进行求解;对于灰体材料的测温,可以通过在两个波段下进行测温,然后用建立的方程进行迭代求解。该方法可以通过在红外热像仪前加设滤光片和用不同波段的热像仪进行测量这两种方法来进行技术实现。仿真结果表明,该方法可以较准确地测量物体的表面温度,误差很小,可以在无需知道被测物体表面发射率的情况下得到物体的表面温度,从而减少了红外测温中由于发射率测量不准造成的误差。     

国际环境下我国电力企业运营战略分析

电力企业已经成为我国国民经济发展过程中的一个重要推动力。当前,我国的电力企业面临着巨大的发展机遇,在电力体制改革同时也要迎接更大的挑战。在国际电雷市场上,我国电力企业的综合竞争力稳步提升,但是要更加长效的发展我国的电力企业,为经济发展贡献力量,电力企业必须的国际环境下对自身的企业发展战略进行重新审视,发现不足,并提出解决问题的思路,只有这样才能对我国电力企业的自身综合竞争力的提升提供更大的空间,为其在国际电力市场上的竞争占据主动地位。     

基于BP神经网络递推积分PI-重复控制在微电网APF中的研究

为改善有源滤波器(APF)在微电网运行中对谐波起到抑制作用及补偿电能质量的能力,提出了一种适用于微电网有源电力滤波器中的BP神经网络递推积分PI-重复控制策略。结合并联型APF拓扑结构,在传统PI控制算法基础之上引进BP神经网络算法及递推积分函数,根据跟踪误差变化趋向将PI控制参数进行实时、快速整定,进而满足最优化要求。并与重复控制进行并联,提高跟踪稳态误差能力,保证系统运行的稳定性。建立并联型APF仿真模型和实验装置,通过仿真对比验证了所提出的控制策略能够很好地提高响应速度和补偿精度,提高了有源电力滤波器的鲁棒性。     

α-碘酸锂在交变场下中子衍射异常和电行为的研究

对α-LiIO_3在交变场中的中子衍射异常和导电的性质进行了细致的研究。首次提出并证实了α-LiIO_3具有整流效应,其整流数值随着交变场频率的增大而减小;α-LiIO_3的整流效应引起在交变场下中子衍射的部分增强;用玻耳兹曼方程导出了离子弛豫导电关系式,进而推 出了α-LiIO_3的理论整流公式,此式和实验相当符合,与中子衍射的结果也相一致。     

基于BAS-IGA的含分布式电源配电网故障定位

针对遗传算法解决含分布式电源配电网故障区段定位易早熟收敛的问题,提出了一种基于天牛须搜索算法和改进遗传算法相结合的故障定位方法。该方法首先利用天牛须搜索算法产生高质量的初始种群,其次通过构造遗传算法数学模型、优化3种遗传算子和调节交叉变异概率对遗传算法进行改进,最终经遗传迭代产生最优解,达到精确定位故障区段的目的。以IEEE33节点配电网模型为例,分别针对单重故障、多重故障以及信息畸变情况进行仿真。仿真结果表明,提出的优化算法定位准确率为100%,且收敛速度快、容错性好。     

智能型太阳能路灯控制器的研究

针对传统太阳能路灯控制器控制精度不高、抗干扰能力差和成本昂贵等问题,研制了一种智能型太阳能路灯控制器;以DSP芯片为控制核心,结合基于模糊神经网络的MPPT最大功率跟踪算法思想,采用Cuk升降压电路控制实现最大效率地对蓄电池充电,最大输出功率60W;近端/远程上位机监控采用Labview软件编写,实现了近端/远程的太阳能路灯监控,定时记录路灯的监控数据;仿真和实验结果证明该控制器能量转换效率高,实用性强,对进一步推广绿色能源具有重要的实际意义。     

基于蚁群优化算法的瓦斯预测模型研究

针对瓦斯煤尘爆炸和煤与瓦斯突出给煤炭矿山企业带来的危害极大的问题,将蚁群优化算法和BP神经网络技术结合应用到瓦斯涌出量预测,建立比较准确的预测模型。重点研究了BP网络模型的选择与优化训练,通过蚁群算法优化解决了BP神经网络易陷入局部收敛的问题。仿真与实际数据验证表明：改进的神经网络算法对瓦斯涌出量预测能达到良好的效果。     

新的受载煤岩电磁辐射信号去噪算法

针对煤矿井下现场电磁干扰多,采用煤岩受载产生的电磁辐射(EME)预测煤岩动力灾害效果有待提高,提出一种新的结合自适应集合经验模态分解(AEEMD)和改进小波变换(IWT)的电磁辐射信号去噪算法,克服了模态混叠,弥补了对小波基存在选择性的不足.分别采用IWT、EMD—IWT及AEEMD—IWT对构造的带噪信号进行去噪仿真及试验测试研究,结果表明:AEEMD—IWT算法去噪性能优越,对高信噪比和低信噪比的电磁辐射信号均能有效去噪.